基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测方法、装置、产品及存储介质与流程

1.本技术涉及环境监测技术领域，例如涉及一种基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测方法、装置、产品及存储介质。


背景技术：

2.畜牧业作为我国的传统产业，在国民经济中占有至关重要的地位，人们对畜牧业产品的消费需求也在不断增加，畜牧业正处于快速发展阶段。然而，畜牧行业现有的控制技术水平难以与其高速发展的势头相匹配，这必然会出现系列问题。鸡舍的环境非常重要，鸡舍的环境的舒适与否直接影响到鸡的成活率和产蛋量，对养鸡产业的经济效益影响很大。
3.现有的鸡舍环境的预测管理工作不理想，不能产生精确的预测结果。
4.在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：
5.现有的预测算法适应实际环境的能力较差，无法准确预测鸡舍的舒适度。


技术实现要素：

6.为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。
7.本公开实施例提供了一种基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测方法装置、产品及存储介质，以解决多场景应用的技术问题。
8.在一些实施例中，所述方法包括：
9.获取鸡舍的原始环境数据，所述原始环境数据包括原始温度数据和原始湿度数据；
10.去除所述原始环境数据的误差获得更新环境数据，所述更新环境数据包括更新温度数据和更新湿度数据；
11.对所述更新环境数据进行非趋势的互相关解析，获得所述更新环境数据的相关系数频数分布；
12.通过所述相关系数频数分布，确定所述更新环境数据的最优去趋势尺度m，获得所述更新环境数据的相关矩阵；
13.对所述相关矩阵进行因子分析，计算所述更新环境数据的因子得分；
14.通过所述因子得分预测鸡舍环境的即时舒适度。
15.具体的，所述对所述更新环境数据进行非趋势的互相关解析，获得所述更新环境数据的相关系数频数分布的方法为：
16.设定所述更新温度数据的温度时间序列为t，所述更新湿度数据的湿度时间序列为h，分别计算t的累加信号和h的累加信号，获得公式(1)，公式(1)为
[0017][0018]
其中，t＝{ti,i＝1,
…
,n},h＝{ri,i＝1,
…
,n}，ti为时间i的即时温度数据，ri为时间i的即时湿度数据，i为大于等于1的自然数，n为大于等于1的自然数，tk为所述温度时间序列t的累加信号，rk为所述湿度时间序列的累加信号，k为大于等于1的自然数；
[0019]
将所述t的累加信号和所述h的累加信号划分为n-y个重叠区域，每个重叠区域包括y+1个值，所述重叠区域的范围为[i,i+y]，y为大于等于0的自然数；
[0020]
通过最小二乘法拟合获得每个所述重叠区域的局部趋势和
[0021]
去除所述局部趋势和获得所述重叠区域的残差序列后计算所述重叠区域的协方差，所述协方差为
[0022][0023]
其中，f2(y,i)为协方差；
[0024]
计算每个所述重叠区域的长度，获得非趋势协方差，所述非趋势协方差为
[0025][0026]
f(y)～y
λ
ꢀꢀꢀ
(4)，
[0027]
其中，f2(y)为所述非趋势协方差，λ为标定参数，公式(4)为所述非趋势协方差的开根号值和标定参数λ的近似函数关系；
[0028]
通过公式(5)和所述非趋势协方差获得所述温度时间序列和所述湿度时间序列的互相关系数ρ，公式(5)为
[0029][0030]
其中，f
t
和fh为所述温度时间序列和所述湿度时间序列的dfa标度参数。
[0031]
具体的，所述对所述相关矩阵进行因子分析，计算所述更新环境数据的因子得分的方法包括：
[0032]
设定所述更新环境数据的变量序列由最优去趋势因子序列线性表示，所述变量序列为{x1,x2,x3,
…
,xn}，所述最优去趋势因子序列为{f1,f2,f3,
…
,fm}，m为小于n的自然数，即
[0033][0034]
公式(6)的矩阵形式为x＝a
×
f+ε，其中x为所述变量序列的原始n维变量，f为因子向量，即x的公共因子，矩阵a为因子载荷矩阵，α
nm
为因子载荷，α
nm
是第n变量与第m因子的相关系数,ε为x的特殊因子；
[0035]
通过因子旋转计算所述更新环境数据的因子得分，所述因子得分为zf，即
[0036]
zf＝xsd+d0ꢀꢀꢀ
(7)，
[0037]
其中，x为环境数据矩阵，s为成分得分系数矩阵，d为成分贡献率权重集合，d0为补偿得分。
[0038]
在一些实施例中，所述装置包括：
[0039]
获取原始环境数据模块，被配置为获取鸡舍的原始环境数据，所述原始环境数据包括原始温度数据和原始湿度数据；
[0040]
获取更新环境数据模块，被配置为去除所述原始环境数据的误差获得更新环境数据，所述更新环境数据包括更新温度数据和更新湿度数据；
[0041]
获取相关系数频数分布模块，被配置为对所述更新环境数据进行非趋势的互相关解析，获得所述更新环境数据的相关系数频数分布；
[0042]
获取相关矩阵模块，被配置为通过所述相关系数频数分布，确定所述更新环境数据的最优去趋势尺度m，获得所述更新环境数据的相关矩阵；
[0043]
计算因子得分模块，被配置为对所述相关矩阵进行因子分析，计算所述更新环境数据的因子得分；
[0044]
预测即使舒适度模块，被配置为通过所述因子得分预测鸡舍环境的即时舒适度。
[0045]
在一些实施例中，所述装置包括：
[0046]
处理器和存储有程序指令的存储器，其特征在于，所述处理器被配置为在运行所述程序指令时，执行如上所述的基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测方法。
[0047]
在一些实施例中，所述产品包括：
[0048]
如上所述的基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测装置。
[0049]
在一些实施例中，所述存储介质存储有程序指令，所述程序指令在运行时，执行如上所述的基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测方法。
[0050]
本公开实施例提供的基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测方法、装置、产品及存储介质，通过非趋势互相关解析法对环境数据进行处理，可以精确分析出各环境因素之间的耦合关系，有助于帮助管理人员作出精准判断，同时通过因子分析方法对环境数据进行评估，得出因子得分，可对鸡舍的舒适度作出量化的评判，有助于帮助管理人员对环境作出及时调整。
[0051]
以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本技术。
附图说明
[0052]
一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明和附图并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件示为类似的元件，附图不构成比例限制，并且其中：
[0053]
图1是本公开实施例提供的一个基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测方法的示意图；
[0054]
图2是本公开实施例提供的一个基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测装置的示意图；
[0055]
图3是本公开实施例提供的另一个基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测装置的示意图。
具体实施方式
[0056]
为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中，为方便解释起见，通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而，在没有这些细节的情况下，一个或多个实施例仍然可以实施。在其它情况下，为简化附图，熟知的结构和装置可以简化展示。
[0057]
本公开实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开实施例的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
[0058]
除非另有说明，术语“多个”表示两个或两个以上。
[0059]
本公开实施例中，字符“/”表示前后对象是一种“或”的关系。例如，a/b表示：a或b。
[0060]
术语“和/或”是一种描述对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，a和/或b，表示：a或b，或，a和b这三种关系。
[0061]
术语“对应”可以指的是一种关联关系或绑定关系，a与b相对应指的是a与b之间是一种关联关系或绑定关系。
[0062]
结合图1所示，本公开实施例提供一种基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测方法，包括：
[0063]
s01，获取鸡舍的原始环境数据，所述原始环境数据包括原始温度数据和原始湿度数据；
[0064]
s02，去除所述原始环境数据的误差获得更新环境数据，所述更新环境数据包括更新温度数据和更新湿度数据；
[0065]
s03，对所述更新环境数据进行非趋势的互相关解析，获得所述更新环境数据的相关系数频数分布；
[0066]
s04，通过所述相关系数频数分布，确定所述更新环境数据的最优去趋势尺度m，获得所述更新环境数据的相关矩阵；
[0067]
s05，对所述相关矩阵进行因子分析，计算所述更新环境数据的因子得分；
[0068]
s06，通过所述因子得分预测鸡舍环境的即时舒适度。
[0069]
s03中，对所述更新环境数据进行非趋势的互相关解析，获得所述更新环境数据的相关系数频数分布的方法为：
[0070]
设定所述更新温度数据的温度时间序列为t，所述更新湿度数据的湿度时间序列为h，分别计算t的累加信号和h的累加信号，获得公式(1)，公式(1)为
[0071][0072]
其中，t＝{ti,i＝1,
…
,n},h＝{ri,i＝1,
…
,n}，ti为时间i的即时温度数据，ri为时间i的即时湿度数据，i为大于等于1的自然数，n为大于等于1的自然数，tk为所述温度时间序列t的累加信号，rk为所述湿度时间序列的累加信号，k为大于等于1的自然数；
[0073]
将所述t的累加信号和所述h的累加信号划分为n-y个重叠区域，每个重叠区域包括y+1个值，所述重叠区域的范围为[i,i+y]，y为大于等于0的自然数；
[0074]
通过最小二乘法拟合获得每个所述重叠区域的局部趋势和
[0075]
去除所述局部趋势和获得所述重叠区域的残差序列后计算所述重叠区域的协方差，所述协方差为
[0076][0077]
其中，f2(y,i)为协方差；
[0078]
计算每个所述重叠区域的长度，获得非趋势协方差，所述非趋势协方差为
[0079][0080]
f(y)～y
λ
ꢀꢀꢀ
(4)，
[0081]
其中，f2(y)为所述非趋势协方差，λ为标定参数，公式(4)为所述非趋势协方差的开根号值和标定参数λ的近似函数关系；
[0082]
λ的大小可以反映鸡舍内部温度时间序列和湿度时间序列的相关性情况，0＜λ＜0.5为长程负相关，0.5＜λ＜1为长程正相关。
[0083]
由于标定参数λ无法严格表示相关性程度，为此引入互相关系数ρ，即通过公式(5)获得所述温度时间序列和所述湿度时间序列的互相关系数ρ，公式(5)为
[0084][0085]
其中，f
t
和fh为所述温度时间序列和所述湿度时间序列的dfa标度参数，ρ＝0说明所述温度时间序列和所述湿度时间序列无相关性，0＜ρ＜1说明所述温度时间序列和所述湿度时间序列为正相关性，ρ＝1说明所述温度时间序列和所述湿度时间序列为严格正相关性，-1＜ρ＜0说明所述温度时间序列和所述湿度时间序列为负相关性，ρ＝-1说明所述温度时间序列和所述湿度时间序列为严格负相关性。
[0086]
s05中，对所述相关矩阵进行因子分析，计算所述更新环境数据的因子得分的方法包括：
[0087]
设定所述更新环境数据的变量序列由最优去趋势因子序列线性表示，所述变量序列为{x1,x2,x3,
…
,xn}，所述最优去趋势因子序列为{f1,f2,f3,
…
,fm}，m为小于n的自然数，即
[0088][0089]
公式(6)的矩阵形式为x＝a
×
f+ε，其中x为所述变量序列的原始n维变量，f为因子向量，即x的公共因子，矩阵a为因子载荷矩阵，α
nm
为因子载荷，α
nm
是第n变量与第m因子的相关系数,ε为x的特殊因子；
[0090]
通过因子旋转计算所述更新环境数据的因子得分，所述因子得分为zf，即
[0091]
zf＝xsd+d0ꢀꢀꢀ
(7)，
[0092]
其中，x为环境数据矩阵，s为成分得分系数矩阵，d为成分贡献率权重集合，d0为补偿得分。
[0093]
本方法通过非趋势互相关解析法对环境数据进行处理，可以精确分析出各环境因素之间的耦合关系，有助于帮助管理人员作出精准判断，同时通过因子分析方法对环境数据进行评估，得出因子得分，可对鸡舍的舒适度作出量化的评判，有助于帮助管理人员对环境作出及时调整。
[0094]
结合图2所示，本公开实施例提供一种基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测装置，包括获取原始环境数据模块21、获取更新环境数据模块22、获取相关系数频数分布模块23、获取相关矩阵模块24、计算因子得分模块25和预测即使舒适度模块26。
[0095]
获取原始环境数据模块21，被配置为获取鸡舍的原始环境数据，所述原始环境数据包括原始温度数据和原始湿度数据；
[0096]
获取更新环境数据模块22，被配置为去除所述原始环境数据的误差获得更新环境数据，所述更新环境数据包括更新温度数据和更新湿度数据；
[0097]
获取相关系数频数分布模块23，被配置为对所述更新环境数据进行非趋势的互相关解析，获得所述更新环境数据的相关系数频数分布；
[0098]
获取相关矩阵模块24，被配置为通过所述相关系数频数分布，确定所述更新环境数据的最优去趋势尺度m，获得所述更新环境数据的相关矩阵；
[0099]
计算因子得分模块25，被配置为对所述相关矩阵进行因子分析，计算所述更新环境数据的因子得分；
[0100]
预测即使舒适度模块26，被配置为通过所述因子得分预测鸡舍环境的即时舒适度。
[0101]
采用本公开实施例提供的基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测装置，通过非趋势互相关解析法对环境数据进行处理，可以精确分析出各环境因素之间的耦合关系，通过因子分析方法对环境数据进行评估，得出因子得分，可对鸡舍的舒适度作出量化的评判。
[0102]
结合图3所示，本公开实施例提供一种基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测装置，包括处理器(processor)100和存储器(memory)101。可选地，该装置还可以包括通信接口(communication interface)102和总线103。其中，处理器100、通信接口102、存储器101可以通过总线103完成相互间的通信。通信接口102可以用于信息传输。处理器100可以调用存储器101中的逻辑指令，以执行上述实施例的基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测方法。
[0103]
此外，上述的存储器101中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
[0104]
存储器101作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器100通过运行存储在存储器101中的程序指令/模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中用于基于多场景的以图搜图测试的方法。
[0105]
存储器101可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器101可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。
[0106]
本公开实施例提供了一种产品，包含上述的基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测
装置。
[0107]
本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为执行上述基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测方法。
[0108]
本公开实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述基于环境数据的鸡舍环境舒适度预测方法。
[0109]
上述的计算机可读存储介质可以是暂态计算机可读存储介质，也可以是非暂态计算机可读存储介质。
[0110]
本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括一个或多个指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质可以是非暂态存储介质，包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。
[0111]
以上描述和附图充分地示出了本公开的实施例，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施例可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施例的部分和特征可以被包括在或替换其他实施例的部分和特征。而且，本技术中使用的用词仅用于描述实施例并且不用于限制权利要求。如在实施例以及权利要求的描述中使用的，除非上下文清楚地表明，否则单数形式的“一个”(a)、“一个”(an)和“所述”(the)旨在同样包括复数形式。类似地，如在本技术中所使用的术语“和/或”是指包含一个或一个以上相关联的列出的任何以及所有可能的组合。另外，当用于本技术中时，术语“包括”(comprise)及其变型“包括”(comprises)和/或包括(comprising)等指陈述的特征、整体、步骤、操作、元素，和/或组件的存在，但不排除一个或一个以上其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或这些的分组的存在或添加。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
…”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。本文中，每个实施例重点说明的可以是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分可以互相参见。对于实施例公开的方法、产品等而言，如果其与实施例公开的方法部分相对应，那么相关之处可以参见方法部分的描述。
[0112]
本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，可以取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。所述技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法以实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的范围。所述技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0113]
本文所披露的实施例中，所揭露的方法、产品(包括但不限于装置、设备等)，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，可以仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或
组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例。另外，在本公开实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
[0114]
附图中的流程图和框图显示了根据本公开实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。在附图中的流程图和框图所对应的描述中，不同的方框所对应的操作或步骤也可以以不同于描述中所披露的顺序发生，有时不同的操作或步骤之间不存在特定的顺序。例如，两个连续的操作或步骤实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。